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OpenVino – A plataforma open source de visão computacional da Intel

openvino

A Intel lançou uma plataforma open source para que se possa criar soluções usando visão computacional. O OpenVino é baseado em CCN (Redes Convolucionais Neurais) e otimiza os algoritmos para funcionarem em processadores e soluções de hardware da Intel, incluindo GPU, VPU e FPGA.

As principais características do OpenVino são:

  • Permite a inferência de aprendizagem profunda (deep learning) baseada em CNN na borda;
  • Suporta execução heterogênea em aceleradores de visão computacional - CPU, GPU, Neural Compute Stick Intel® Movidius ™ e FPGA — usando uma mesma API;
  • Acelera o tempo de comercialização através de uma biblioteca de funções e núcleos pré-otimizados;
  • Inclui chamadas otimizadas para OpenCV e OpenVX;

Características do Toolkit OpenVino

O toolkit do OpenVino então permite que se integre inferências de aprendizado profundo (deep learning) com os frameworks de inteligência artificial já padrão de mercado como Tensorflow, caffe, entre outros. O otimizador de modelos do OpenVino importa e prepara os modelos para os hardwares da Intel. Isso foi criado para que o desenvolvedor tenha flexibilidade na hora do deploy da aplicação, podendo mudar de plataforma de hardware durante o desenvolvimento, conforme a necessidade da aplicação, sem que o projeto seja completamente inviabilizado por conta disso.

OpenVino - A plataforma open source de visão computacional da Intel
Figura 1 - Características do Toolkit OpenVino

Veja o vídeo de Siraj Raval sobre a plataforma OpenVino da Intel:

Treinamento e aprendizado do OpenVino

No Github há um material para poder aprender a usar e entender o OpenVino.

Está no link a seguir: https://github.com/intel-iot-devkit/smart-video-workshop

Para executar o exemplo, em uma máquina com Ubuntu 16.04, baixe e instale o OpenVINO e siga a receita que está no Github para configurar o software. Após instalado e configurado, siga as instruções para realizar um treinamento. É possível baixar todos os modelos, converter para o framework da OpenVino e rodar exemplos de inferência de aprendizado profundo (deep learning). Ao final do treinamento, estão também disponíveis links para solução completa e aberta desenvolvidas pela Intel.

Para mais informações acesse o site da Intel e do projeto OpenVino.

https://01.org/openvinotoolkit

Acesse também a documentação da Intel apresentando o OpenVino

https://www.intel.com/content/www/us/en/internet-of-things/solution-briefs/openvino-toolkit-product-brief.html
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Leonardo Godói
Leonardo Godói
19/02/2019 08:28

Olá! Gostei muito deste post.

Tem algum material ou referência que exemplifica a implementação desta toolkit com OpenCL em FPGAs?

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